Visão Geral

O curso Exploratory Data Analysis in AWS ensina como realizar análises exploratórias de dados (EDA) utilizando os principais serviços e ferramentas da AWS. O participante aprenderá a coletar, limpar, transformar e visualizar dados para gerar insights iniciais que auxiliam na modelagem preditiva e na tomada de decisões baseadas em dados.

Objetivo

Após realizar este curso Exploratory Data Analysis in AWS, você será capaz de:

• Executar análises exploratórias de dados em ambientes AWS.
• Utilizar serviços como S3, Athena, Glue e SageMaker para preparar e explorar dados.
• Visualizar padrões e distribuições de dados para identificar insights iniciais.
• Integrar notebooks interativos e ferramentas analíticas com fontes de dados na nuvem.

Publico Alvo

•  
• Analistas e engenheiros de dados que desejam explorar e entender conjuntos de dados na nuvem AWS.
• Cientistas de dados em fase inicial que buscam aplicar técnicas de EDA com ferramentas AWS.
• Profissionais de BI e desenvolvedores interessados em análise e visualização de dados na AWS.
•  

Pre-Requisitos

•  
• Conhecimento básico de AWS e SQL.
• Noções de estatística descritiva e manipulação de dados.
• Familiaridade com Python ou ferramentas de análise de dados.
•  

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Exploratory Data Analysis (EDA)

1. Understanding the importance of EDA
2. Common techniques and objectives of EDA
3. AWS services for data exploration and visualization

Module 2: Data Collection and Storage

1. Storing and organizing data in Amazon S3
2. Managing data formats (CSV, Parquet, JSON)
3. Using AWS Glue Data Catalog for metadata management

Module 3: Data Preparation and Cleaning

1. Data extraction and transformation with AWS Glue
2. Handling missing values and duplicates
3. Formatting and structuring data for analysis

Module 4: Querying and Exploration with Amazon Athena

1. Running SQL queries on data stored in S3
2. Creating tables and partitions
3. Aggregations, filtering, and statistical summaries

Module 5: Exploratory Analysis with Amazon SageMaker Studio

1. Introduction to SageMaker Notebooks
2. Data exploration with Pandas and Matplotlib
3. Statistical and correlation analysis

Module 6: Visualization and Insight Generation

1. Visualizing data with Amazon QuickSight
2. Building interactive dashboards
3. Interpreting patterns and anomalies

Module 7: Automating EDA Workflows

1. Integrating EDA with AWS Lambda and Step Functions
2. Using event-driven workflows for data updates
3. Automating summary reports and dashboards

Module 8: Best Practices and Cost Optimization

1. Efficient data query and storage practices
2. Security, access control, and IAM roles
3. Managing costs during EDA processes